【调剂】黑龙江大学郑老师组诚招本科化学类报考计算机类的调剂生

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郑老师课题组计算材料化学方向学硕调剂,欢迎本科化学类第一志愿报考计算机类考生!要求:
      1. 本科为化学、化工类相关专业,初试分数350以上;
      2.有机器(深度)学习基础(或短期能学会并使用);
      3.有MS、VASP或高斯软件使用经历,或结构化学、量子力学、固体物理、半导体物理等擅长一门即可。
      (1要符合,2或3均可)。
      课题组简介:https://chem.hlju.edu.cn/info/1075/1300.htm
     联系方式:18745684852(微信),联系时请提供简历(本科学校专业、外语计算机成绩、本科主要课程成绩等)请发送至zhengbing@hlju.edu.cn; 不符合招生要求的同学勿扰!!!

信息来源网址:

https://muchong.com/t-16076112-1

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢648ab6d377c49fe0adc09945b4b29dcc.png

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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